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Articles sur le LLM
Tenez-vous au courant des dernières techniques, outils et recherches dans le domaine des grands modèles de langage. Notre blog traite de la science des données, des utilisations et des pratiques responsables en matière d'intelligence artificielle.
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Inkling : le premier modèle open-weights de Thinking Machines
Inkling est le premier modèle open-weights de Thinking Machines : un MoE de 975 milliards de paramètres, contexte de 1 million de tokens, entrée multimodale native et effort de raisonnement pilotable.
Matt Crabtree
23 septembre 2026
Qwen3.8-Max : le modèle 2,4 T d'Alibaba pour le code et le travail autonome
Qwen3.8-Max est le vaisseau amiral d'Alibaba (2,4 T de paramètres), en tête sur OSWorld-Verified et PaperBench. Voici les nouveautés, les benchmarks et les enjeux pour le secteur.
Matt Crabtree
23 septembre 2026
TypeSafe Jev vs GPT-6 Astra : modèle de décision ou agent de frontière ?
Jev décide en millisecondes et ne peut pas écrire un mot ; GPT-6 Astra mène des tâches entières en autonomie. Voici à quelles étapes du pipeline revient chaque modèle, et à quel coût.
Tom Farnschläder
21 septembre 2026
Les 15 meilleurs serveurs MCP distants à connaître pour tout builder IA en 2026
Découvrez les 15 meilleurs serveurs MCP distants qui transforment le développement de l’IA en 2026. Voyez comment ils accélèrent l’automatisation, le raisonnement, la sécurité et les workflows.
Abid Ali Awan
19 septembre 2026
Puce IA : fonctionnement, tendances du marché et cas d’usage
Les puces IA sont des processeurs spécialisés conçus pour accélérer l’exécution des tâches d’intelligence artificielle, qui impliquent généralement des opérations matricielles à grande échelle et un traitement parallèle.
Bhavishya Pandit
18 septembre 2026
Claude Mythos 5 : fonctionnalités, benchmarks et cas d’usage
Modèle le plus performant d’Anthropic à ce jour, Claude Mythos 5 apporte la classe Mythos à la cybersécurité, à la conception de médicaments et à la recherche scientifique, avec des garde-fous levés pour des partenaires de confiance.
Tom Farnschläder
18 septembre 2026
La distillation d’LLM expliquée : applications, mise en œuvre et plus encore
La distillation est une technique d’entraînement des LLM où un modèle plus petit et plus efficace (comme GPT-4o mini) est entraîné à imiter le comportement et les connaissances d’un modèle plus grand et plus complexe (comme GPT-4o).
Stanislav Karzhev
18 septembre 2026
Llama 4 de Meta : fonctionnalités, accès, fonctionnement et plus encore
Découvrez la suite de grands modèles de langage Llama 4, dont Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, et Llama 4 Behemoth actuellement en entraînement.
Alex Olteanu
18 septembre 2026
La nouvelle expérience Learn to Prompt de DataCamp
Ce nouveau modèle d'apprentissage de l'IA accélère la progression en montrant en temps réel comment de légers ajustements de vos prompts produisent des résultats radicalement différents.
Matt David
18 septembre 2026
Guide LLM OS : comprendre les systèmes d'exploitation d'IA
Découvrez ce qu'est un LLM OS, en quoi il diffère de systèmes comme Windows ou Linux, et parcourez des exemples précurseurs tels qu'AIOS, BabyAGI et MemGPT.
Dr Ana Rojo-Echeburúa
18 septembre 2026
Mixture of A Million Experts (MoME) : concepts clés expliqués
MoME (Mixture of Million Experts) est un modèle de langage extensible basé sur les Mixture of Experts (MoE) avec un mécanisme de routage appelé PEER pour exploiter efficacement des millions de réseaux spécialisés.
Bhavishya Pandit
18 septembre 2026
SAM 2 : bien démarrer avec le Segment Anything Model 2 de Meta
SAM 2 (Segment Anything Model 2) de Meta AI est le premier modèle unifié capable de segmenter n'importe quel objet dans les images et les vidéos en temps réel.
Dr Ana Rojo-Echeburúa
18 septembre 2026